La IA para diagnóstico es poderosa, pero los médicos son irremplazables

Microsoft captó la atención mundial con un reciente anuncio de que su nuevo modelo de inteligencia artificial puede superar a los médicos en el diagnóstico de enfermedades. Entrenada con grandes cantidades de datos médicos, la IA para diagnóstico superó a los médicos en pruebas para múltiples afecciones. Esto marca un momento crucial en la evolución de la tecnología sanitaria y envía un mensaje claro: el futuro de la medicina ya está aquí, y es digital.

Como médico y líder del sistema de salud, celebro este progreso. Soy un firme defensor de los múltiples usos de la IA en el ámbito sanitario. Esta tecnología tiene un potencial inmenso: detectar enfermedades de forma temprana, identificar enfermedades raras, mejorar la eficiencia de los sistemas sanitarios y reducir la carga administrativa.

Pero a medida que el mundo se apresura a descubrir las posibilidades de la IA en el ámbito sanitario, el esfuerzo debe guiarse constantemente por una pregunta fundamental: ¿Qué es lo mejor para el paciente?

La IA está revolucionando el diagnóstico

Al analizar rápidamente grandes volúmenes de datos de pacientes, como imágenes, resultados de laboratorio, notas clínicas e información genética, la IA tiene el potencial de identificar patrones que indican enfermedades mucho más rápido que los diagnósticos tradicionales realizados por un médico. Como demostró Microsoft, estas herramientas son cada vez más precisas y, en algunos casos, pueden superar a los médicos en la identificación de ciertas afecciones. Por ejemplo, la IA puede identificar nódulos pulmonares en etapa temprana en tomografías computarizadas que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano, o detectar anomalías cardíacas sutiles en miles de ECG en tiempo real.

Al diagnosticar con mayor rapidez y alta precisión, la IA puede reducir los errores de diagnóstico, acortar el tiempo de tratamiento y facilitar una atención más personalizada, especialmente cuando se utiliza junto con el criterio clínico necesario de médicos capacitados.

Pero el diagnóstico es solo el comienzo del camino del paciente

Independientemente de su precisión o rapidez, el diagnóstico es solo el comienzo del camino del paciente. Un diagnóstico a menudo se recibe con miedo y aprensión, y conlleva decisiones difíciles, que pueden cambiar la vida, lo que puede generar una incertidumbre inmensa e indeterminada. Un diagnóstico bien realizado no se trata solo de la afección, sino también del “por qué” y del “qué sigue”. Estas son conversaciones humanas. Requieren confianza, empatía y, a menudo, contexto cultural.

Los estudios demuestran que los pacientes aún buscan una conexión humana y aún no confían plenamente en la información sanitaria que proporciona la IA. Un estudio de Pew de 2023 reveló que 7 de cada 10 estadounidenses confían en los consejos de su médico, mientras que solo 24% confía en la información sanitaria generada por IA. Además, 60% afirmó sentirse incómodo con que su médico dependa de la IA para asistirlos en su atención. Un estudio más reciente, realizado por investigadores de la Universidad de Würzburg y la Universidad de Cambridge, mostró que los pacientes perdían la confianza en los médicos si mencionaban o anunciaban el uso de la IA.

Muchos médicos también se mantienen cautelosos, incluso a medida que la tecnología continúa logrando avances comprobados y aumentan las tasas de adopción. Un estudio de la Universidad Johns Hopkins (JHU) de 2024 reveló que muchos médicos aún desconfían de las herramientas de IA, alegando procesos de toma de decisiones opacos, falta de conocimiento contextual y preocupaciones sobre responsabilidad.

Incluso los modelos de alto rendimiento son incapaces de explicar por qué llegaron a una determinada conclusión, algo inaceptable en la atención clínica, donde la rendición de cuentas es esencial. Pregúntale a cualquier médico si confiaría la vida de su paciente a una “caja negra” y obtendrá un rotundo “no”. Si los sistemas de IA no pueden explicar su razonamiento, o si carecen de suficiente contexto del mundo real, los médicos tienen razón en cuestionar su uso.

La confianza es la base de los sistemas de salud y de la relación médico-paciente. Avanzar demasiado rápido en la revolución de la IA en la salud corre el riesgo de socavarla.

Cerrando la brecha de confianza en la IA

Muchos hospitales a nivel mundial, incluido el Hospital Especializado y Centro de Investigación King Faisal, donde trabajo, ya están implementando IA y explorando nuevos casos de uso para mejorar todo, desde las operaciones y la administración hospitalaria hasta el diagnóstico. Pero a medida que la IA se infiltra más en el campo de la salud, debemos asegurarnos de que se incorpore de forma responsable y mejore los resultados de salud para los pacientes.

El campo se enfrenta a un dilema triangular: paciente-médico-IA: el paciente necesita confiar en el médico, quien necesita confiar en la IA. Como demuestra un estudio de la JHU, la transparencia y el razonamiento de las herramientas de IA son esenciales para garantizar que los médicos comprendan la tecnología y confíen en sus recomendaciones.

Para cerrar realmente la brecha, los sistemas de IA deben desarrollarse con los médicos, no para ellos. Esto implica invertir en alfabetización en IA y programas de capacitación para médicos, enfermeras y estudiantes de medicina, con el fin de mejorar la implementación actual y asegurar el avance y la sostenibilidad futuros de la IA en salud. Es esencial contar con marcos regulatorios sólidos que garanticen la rendición de cuentas y la seguridad del paciente, especialmente en lo que respecta a los datos médicos y de pacientes.

Una iniciativa prometedora en el mundo real es Humain, del Fondo de Inversión Pública de Arabia Saudita, un agente de IA diseñado para apoyar la prestación de servicios de salud y aliviar las cargas administrativas. Codiseñado con profesionales médicos, Humain se integra en los equipos existentes para mejorar las capacidades de los profesionales de la salud, no para reemplazarlos. La transparencia y el razonamiento son funciones integradas.

Cuando se implementan de forma reflexiva y eficaz, este tipo de iniciativas de IA para la salud tienen el potencial de mejorar drásticamente la calidad de la atención, especialmente en zonas desatendidas que carecen de infraestructura sanitaria y profesionales médicos. Con herramientas de IA para la salud responsables y diseñadas de forma colaborativa, podemos dar un gran paso a nivel mundial hacia la democratización del sector salud.

El mejor resultado para los pacientes

El futuro de la medicina no es IA contra médicos. Es IA con médicos: una alianza. La IA puede ser mejor y más rápida en la identificación de cánceres raros o patrones de diagnóstico sutiles, pero solo un médico puede considerar la historia de un paciente, su contexto social, sus miedos, y traducir un diagnóstico en un plan de tratamiento que pueda comprender y adoptar.

Para lograrlo, debemos superar la brecha de confianza entre pacientes, médicos y tecnología. Si lo hacemos bien, podremos construir un sistema de atención sanitaria que sea más preciso, más eficiente, más accesible y más sostenible a largo plazo.